Totalmente práctico y aplicable
Formación en DataOps (Data Operations) a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
Curso TUTORIZADO por expertos
Curso de DataOps (Data Operations) en Aula Virtual Personalizada
Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.
Solicitar información
Temario 100% a medida
Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.
Proyectos personalizados
Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.
Sesiones en directo con consultor experto
Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.
Calendario adaptado a vuestra disponibilidad
Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal.
Este programa de DataOps (Data Operations) para empresas es subvencionable hasta el 100%.
Calcula tu bonificación
Revisamos tu caso
Preparamos la gestión
Tu equipo realiza el curso
Aplicas la bonificación
Todos nuestros cursos son bonificables a través de FUNDAE.
Gestionamos toda la documentación por ti.
Calcula tu crédito aproximado
Crédito bonificable estimado
420€*
*Cálculo orientativo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Data Engineers y Analytics Engineers
Este curso encaja con perfiles que construyen pipelines, modelos, transformaciones y datasets analíticos. Aprenderán a aplicar versionado, pruebas, CI/CD, orquestación, observabilidad, linaje, documentación y gestión de cambios para que los datos lleguen a producción con más control y menos incidencias.
Equipos de BI, reporting y analítica de negocio
Los equipos que crean dashboards, informes, KPIs y análisis recurrentes podrán entender mejor de dónde vienen los datos, cómo se validan, qué garantías tienen y cómo comunicar incidencias. La formación les ayuda a dejar de depender de comprobaciones manuales y a trabajar con datos más trazables, confiables y mantenibles.
Responsables de plataformas de datos, cloud y arquitectura
Los perfiles de plataforma podrán diseñar entornos de datos con estándares, automatización, seguridad, costes controlados, separación de entornos, observabilidad y gobierno técnico. El curso aporta criterio para operar data warehouses, lakehouses, catálogos, orquestadores y herramientas de calidad sin convertir la plataforma en un conjunto de piezas inconexas.
Data Product Owners y responsables de gobierno del dato
Los perfiles responsables de productos de datos, dominios, catálogos, diccionarios y calidad podrán estructurar ownership, contratos, SLAs, documentación, linaje, definiciones y mecanismos de consumo. La formación les ayuda a conectar necesidades de negocio con operación técnica y responsabilidad sobre el ciclo de vida del dato.
Equipos de ciencia de datos, IA y Machine Learning
Los equipos de IA podrán aprovechar DataOps para asegurar datasets reproducibles, features fiables, pipelines auditables, validación de datos, trazabilidad y monitorización. El curso crea una base sólida para que modelos, RAGs, analítica avanzada y productos de IA no dependan de datos frágiles o procesos manuales.
Responsables de seguridad, compliance e IT
Los perfiles de seguridad e IT podrán revisar permisos, secretos, clasificación de datos, auditoría, entornos, proveedores, logs, retención, privacidad y riesgos de exposición. La formación les permite participar en DataOps desde el diseño, evitando que los pipelines crezcan sin controles ni trazabilidad.
Experiencias reales de equipos que ya han trabajado con nosotros.
+16
años de liderazgo
+3.500
empresas formadas
Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.
Luis Martínez
Administrativo
Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.
Luis Martínez
Administrativo
Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
+16
años de liderazgo
+3.500
empresas formadas
Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.
Luis Martínez
Administrativo
Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.
Luis Martínez
Administrativo
Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
480.000 alumnos formados en Imagina
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
DataOps es una disciplina que aplica colaboración, automatización, calidad, medición y mejora continua al ciclo de vida de los datos. Su objetivo es entregar datos y analítica fiables de forma más rápida, gobernada y repetible.
No exactamente. Toma ideas de DevOps, como automatización, CI/CD, versionado y colaboración, pero incorpora retos propios del dato: calidad, frescura, linaje, contratos, semántica, consumidores, gobierno y variabilidad de fuentes.
No. El curso es agnóstico, aunque trabaja herramientas habituales como Airflow, Dagster, dbt, Great Expectations, Soda, DataHub, OpenMetadata, OpenLineage, Snowflake, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric y plataformas cloud.
Conviene tener base técnica. No todos los perfiles necesitan programar al mismo nivel, pero los bloques prácticos de pipelines, CI/CD, tests, orquestación y transformaciones aprovechan conocimientos de SQL, Python, YAML, Git y terminal.
Sí. Se trabaja analytics engineering, transformaciones ELT, modelos, tests, documentación y CI/CD con enfoque compatible con dbt. dbt promueve prácticas como version control, modularidad, CI/CD y documentación en transformaciones analíticas.
Sí. Es uno de los ejes del curso. Se trabajan reglas, expectativas, validaciones, data contracts, tests automáticos, alertas, incidentes y reporting de calidad con herramientas como Great Expectations o Soda.
Sí. El temario cubre metadata, catálogo, glosario, ownership, linaje técnico y de negocio, impacto de cambios y trazabilidad. OpenLineage, por ejemplo, define un modelo para recoger metadata de jobs, runs y datasets.
Sí. DataOps no es solo para data engineers. Los equipos BI se benefician porque mejora la fiabilidad de datasets, definiciones de métricas, documentación, calidad, linaje e incidencias que afectan a dashboards y reporting.
DataOps crea la base operativa para IA fiable: datasets trazables, calidad, versionado, features reproducibles, controles de drift, catálogos, permisos y procesos de incidencia. Sin DataOps, muchos proyectos de IA acaban dependiendo de datos poco gobernados.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa en datos, automatización, analítica, cloud, seguridad, productividad y competencias digitales, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
DataOps es una disciplina que aplica colaboración, automatización, calidad, medición y mejora continua al ciclo de vida de los datos. Su objetivo es entregar datos y analítica fiables de forma más rápida, gobernada y repetible.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
No exactamente. Toma ideas de DevOps, como automatización, CI/CD, versionado y colaboración, pero incorpora retos propios del dato: calidad, frescura, linaje, contratos, semántica, consumidores, gobierno y variabilidad de fuentes.
No. El curso es agnóstico, aunque trabaja herramientas habituales como Airflow, Dagster, dbt, Great Expectations, Soda, DataHub, OpenMetadata, OpenLineage, Snowflake, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric y plataformas cloud.
Conviene tener base técnica. No todos los perfiles necesitan programar al mismo nivel, pero los bloques prácticos de pipelines, CI/CD, tests, orquestación y transformaciones aprovechan conocimientos de SQL, Python, YAML, Git y terminal.
Sí. Se trabaja analytics engineering, transformaciones ELT, modelos, tests, documentación y CI/CD con enfoque compatible con dbt. dbt promueve prácticas como version control, modularidad, CI/CD y documentación en transformaciones analíticas.
Sí. Es uno de los ejes del curso. Se trabajan reglas, expectativas, validaciones, data contracts, tests automáticos, alertas, incidentes y reporting de calidad con herramientas como Great Expectations o Soda.
Sí. El temario cubre metadata, catálogo, glosario, ownership, linaje técnico y de negocio, impacto de cambios y trazabilidad. OpenLineage, por ejemplo, define un modelo para recoger metadata de jobs, runs y datasets.
Sí. DataOps no es solo para data engineers. Los equipos BI se benefician porque mejora la fiabilidad de datasets, definiciones de métricas, documentación, calidad, linaje e incidencias que afectan a dashboards y reporting.
DataOps crea la base operativa para IA fiable: datasets trazables, calidad, versionado, features reproducibles, controles de drift, catálogos, permisos y procesos de incidencia. Sin DataOps, muchos proyectos de IA acaban dependiendo de datos poco gobernados.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa en datos, automatización, analítica, cloud, seguridad, productividad y competencias digitales, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
Descubre Que es Microsoft Power Automate o Microsoft Flow: Guía Completa de la Herramienta de Automatización de Tareas de Microsoft
Descubre cómo instalar Kali Linux fácilmente y empieza a usar esta herramienta esencial para pruebas de penetración y análisis forense digital.
Conoce los cursos bonificados para trabajadores 2025 más demandados y cómo puedes inscribir a tus empleados para aprovechar los créditos formativos de FUNDAE.
Conoce los cursos obligatorios para empresas 2025 y cómo asegurar que tu organización cumpla con las normativas actuales sin riesgos de sanciones.
Descubre los mejores cursos bonificados para empresas en 2025 por la Fundación Tripartita. Aumenta la productividad de tu equipo sin costes adicionales.
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Comprender DataOps como una disciplina que combina ingeniería, automatización, colaboración, gobierno, calidad y observabilidad para entregar datos fiables de forma continua.
Diferenciar DataOps de ETL tradicional, BI operativo, DevOps, MLOps, Data Governance y Platform Engineering, aclarando dónde se solapan y dónde aportan valor distinto.
Analizar por qué muchos equipos de datos fallan por procesos manuales, poca trazabilidad, ownership difuso, incidencias tardías y métricas mal definidas.
Interpretar los principios del DataOps Manifesto desde una perspectiva práctica: satisfacción del cliente, analítica útil, cambio, calidad, medición y automatización.
Identificar el dato como producto operativo, no como subproducto técnico que aparece al final de un pipeline sin responsable claro.
Revisar el ciclo completo: ingesta, validación, transformación, publicación, consumo, monitorización, soporte, mejora y retirada.
Definir los perfiles que intervienen: data engineering, analytics engineering, BI, data science, arquitectura, seguridad, negocio y data owners.
Detectar síntomas de baja madurez DataOps: dashboards que no cuadran, pipelines frágiles, jobs sin owner, alertas inútiles y correcciones manuales.
Construir una visión de DataOps orientada a fiabilidad, velocidad, calidad, gobernanza, coste y confianza de negocio.
Elaborar un diagnóstico inicial de madurez con procesos, herramientas, equipos, riesgos, capacidades y prioridades de mejora.
Comprender DataOps como una disciplina que combina ingeniería, automatización, colaboración, gobierno, calidad y observabilidad para entregar datos fiables de forma continua.
Diferenciar DataOps de ETL tradicional, BI operativo, DevOps, MLOps, Data Governance y Platform Engineering, aclarando dónde se solapan y dónde aportan valor distinto.
Analizar por qué muchos equipos de datos fallan por procesos manuales, poca trazabilidad, ownership difuso, incidencias tardías y métricas mal definidas.
Interpretar los principios del DataOps Manifesto desde una perspectiva práctica: satisfacción del cliente, analítica útil, cambio, calidad, medición y automatización.
Identificar el dato como producto operativo, no como subproducto técnico que aparece al final de un pipeline sin responsable claro.
Revisar el ciclo completo: ingesta, validación, transformación, publicación, consumo, monitorización, soporte, mejora y retirada.
Definir los perfiles que intervienen: data engineering, analytics engineering, BI, data science, arquitectura, seguridad, negocio y data owners.
Detectar síntomas de baja madurez DataOps: dashboards que no cuadran, pipelines frágiles, jobs sin owner, alertas inútiles y correcciones manuales.
Construir una visión de DataOps orientada a fiabilidad, velocidad, calidad, gobernanza, coste y confianza de negocio.
Elaborar un diagnóstico inicial de madurez con procesos, herramientas, equipos, riesgos, capacidades y prioridades de mejora.
